Экономика Бизнес Банки № 4 (66)

 

Уважаемые читатели!

 

Завершается нелёгкий для нашей страны 2022 г. Однако, несмотря на беспрецедентное санкционное давление, неопределённые макроэкономические условия и сложнейшую внешнеполитическую ситуацию, удалось добиться значительного замедления спада отечественной экономики. Экономика России оказалась значительно более устойчива к санкционному давлению, чем ожидалось. Ряд организаций, в том числе международные – МВФ и Всемирный банк, улучшили связанные с этим оценки.

В то же время многие эксперты строят неоднозначные сценарии развития событий в 2023 году, прогнозируя продолжение кризисных явлений, ускорение экономического спада, рост цен, падение доходов населения и пр. По какому пути пойдёт страна? Как преодолеть накопившиеся проблемы и обеспечить стабилизацию социально-экономической ситуации?

Авторы нашего журнала в своих публикациях предлагают пути решения такого рода задач в различных областях.

В статье профессора Капелюк З.А. и аспирантки Поповой Я.В. предложена система аналитических показателей эффективности транспортных компаний, проведен сравнительный анализ транспортных услуг передовых компаний отрасли и предложены мероприятия нацеленные на развитие эффективности деятельности в целом.

В рубрике инновации и инвестиции профессор Жукова О.В. делится результатами исследования корпораций на предмет приращения корпоративного знания посредством управления развитием человеческого капитала; Ковригина К. А. и Родиков А.Ю., практикующие специалисты, рассматривают проблемы, связанные с патентными исследованиями на этапе подготовки производства и коммерциализации результатов ИД.

Протас Н.Г. – доцент, Михайлюк И.В. и Корольков Е.А. – ст. преподаватели, раскрывают в своей работе особенности применения методик кредитоспособности заёмщика на уровнях субъектов РФ.

Заслуживают внимания результаты исследования Тархановой Е.А. — доц. ТюмГУ, Фрицлер А.В. – доц. ТюмГУ и Тархановой А.В. в которых раскрываются экологические инструменты теории устойчивого развития.

В рубрике экономика и право Киселев М. Н., руководитель направления защиты ИС, рассматривает актуальные проблемы стандартизации и внедрения патентно-правовых вопросов в различные элементы и инструменты менеджмента РИД.

На страницах этого номера журнала публикуются обзорные статьи молодых учёных. Шкиперов А.А. в своей работе анализирует текущее состояние рыбохозяйственной деятельности в ЕАЭС, выявляет проблемы ее устойчивого развития и предлагает способы их решения.

Сизова А.О. представляет обзор инструментов интеллектуальных систем для принятия решений на финансовых рынках и обосновывает целесообразность их применения.

Уверенность в счастливом будущем подкрепляется талантами, стойкостью и неисчерпаемым потенциалом нашего народа. Поздравляю читателей и авторов журнала с Новым годом и желаю мира, добра, здоровья, успехов в труде, любви и благополучия!

 

Научный эксперт журнала

ЭКОНОМИКА БИЗНЕС БАНКИ                                                                                                                                                                                                                                                              Татьяна Петрусевич

 

СОДЕРЖАНИЕ

 

ЭКОНОМИКА ОТРАСЛИ

Капелюк З.А.

Капелюк Зоя Александровна, доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры теоретической и прикладной экономики Сибирского университета потребительской кооперации.

E-mail: promon@sibupk.nsk.su

Попова Я.В.

Попова Яна Владимировна, аспирант Сибирского университета потребительской кооперации. E-mail: deul_yana@bk.ru

Показатели экономической эффективности транспортных услуг

Читать в PDF

Аннотация

Предмет. В данной статье рассматривается роль оценки экономической эффективности деятельности транспортных предприятий. Анализируются существующие подходы к определению экономической эффективности и проводится сравнение показателей компаний, оказывающих транспортные услуги.

Цель. Целью исследования является структурирование показателей эффективности транспортных услуг, согласно их направленности для проведения комплексной оценки экономической эффективности деятельности компаний.

Методология. Исследование базируется на теоретических, эмпирических, а также математических методах.

Результаты / выводы.

Авторами представлен анализ по структурированным на пять групп показателям экономической эффективности деятельности транспортных предприятий. Проведено сравнение эффективности транспортных услуг передовых компаний с наибольшим пассажиро-грузооборотом: ОАО «РЖД» и ПАО «Аэрофлот». Отмечены слабые стороны компаний и определены мероприятия, направленные на повышение уровня экономической эффективности. Структурирование показателей эффективности транспортного обслуживания играет важную роль для упрощения оценки деятельности и расширяет возможности предприятия в определении наиболее удачной траектории развития экономической эффективности в целом.

Ключевые слова: транспортные услуги, экономическая эффективности, структурирование показателей, оценка экономической эффективности, комплексная оценка.

Список источников:

  1. Madina Jalolova (2022) — Madina Jalolova , Umida Sangirova, Iskandar Yakubov, Hasan Rahimov, Nigina Kholmatova. Economic efficiency of the transport system and logistics in the republic of Uzbekistan // Transportation Research Procedia 63. С. 1061–1066.
  2. Лавриков, Пеньшин (2014) — Лавриков И.Н., Пеньшин Н.В. Экономическая эффективность и конкурентоспособность пассажирских перевозок в регионах России // Вестник ТГТУ. 2014. Том 20. №3. С. 599-607.
  3. Салихова, Мутраков, Гудайбуллин (2016) — Салихова С.Ф., Мутраков О.С, Гудайбуллин А.М. Показатели экономической эффективности деятельность предприятий сферы услуг // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия экономика. №3 (17). 2016. С. 42-48.
  4. Аванесова (2005) – Аванесова Г.А. Сервисная деятельность. Историческая и современная практика, предпринимательство, менеджмент: Учебное пособие для студентов вузов. Москва: Аспект Пресс, 2005. 318с;
  5. Грибов, Леонов (2006) — Грибов В.Д., Леонов А.Л. Экономика предприятия сервиса. Учебное пособие. Москва: КНОРУС, 2006. 280с.
  6. Johan Holmgren (2013) — Johan Holmgren. The efficiency of public transport operations: An evaluation using stochastic frontier analysis. Research in Transportation Economics, (39). 2013. С. 50-57.
  7. Netirith (2022) — Netirith, N.; Ji, M. Analysis of the Efficiency of Transport Infrastructure Connectivity and Trade. Sustainability 2022, 14, 9613. 12 с.
  8. Мачерет (2021) — Мачерет Д., Соколов Ю., Иванкин П., Хусаинов Ф., Зайцева В. Исследование в сфере оценки потребителями качества услуг на рынке грузоперевозок железнодорожным транспортом // Деловой журнал «РЖД – Партнер». №4. 2021. 13с.
  9. Насимов (2021) – Насимов И., Бозоров З., Шухрат М. Совершенствование методологии формирования системы экономических показателей эффективности транспортных услуг // БЕНЕФИЦИАР. №93. 2021. С. 12-17.
  10. Нестеров (2011) – Нестеров А.А. Повышение эффективности функционирования транспортных предприятий // Известия СПбГЭУ. 2011. №3. С. 67-69.

8
ИННОВАЦИИ И ИНВЕСТИЦИИ

Жукова О.В.

Жукова Ольга Владиславовна, кандидат экономических наук, доцент, профессор кафедры, заведующий кафедрой менеджмента и экономики спортивной индустрии имени В.В. Кузина. E-mail: zhkova.olga@yandex.ru

 

Корпоративный человеческий капитал

Читать в PDF

Аннотация

Предмет/тема: представлены субъекты инвестиционной деятельности корпораций в контексте многоуровневой системы управления человеческими ресурсами; объект управления – корпоративный человеческий капитал.

Цели/задачи: экономика знаний, корпоративный подход.

Метод: системно-интеграционный подход.

Результаты исследования: исследование корпораций на предмет приращения корпоративного знания за счет управления развитием корпоративного человеческого капитала, инвестиции в который превращает его в ценность.

Выводы: 1) человеческий капитал, то есть люди, которые обладают знаниями, навыками и умением, только тогда соотносится с человеческими ресурсами  компании, когда в результате управления персоналом, будут отобраны сотрудники компании, которые являются носителями признаков человеческого капитала, и в их развитие будут инвестированы финансовые ресурсы; 2)корпоративный человеческий капитал является ценностью компании и составляет её нематериальный актив; 3)              управление персоналом и управление человеческими ресурсами – это понятия, которые не противопоставляются, а дополняют смыслами, раскрывающими их функциональное применение, соответственно,

Ключевые слова: корпорация, инвестиции, корпоративное знание, корпоративный человеческий капитал, корпоративная культура.

Список литературы:

  1. Дракер (1999) – Дракер П. Посткапиталистическое общество // Новая постиндустриальная волна на Западе. Антология/ Под ред. В. Л. Иноземцева. М.: Academia. 1999. С. 71.
  2. Шульц (2003) – Шульц Т. Инвестиции в человеческий капитал. М.: изд-во ВШЭ, 2003.
  3. Боулс (2007) – Боулс С. Вальрасианская экономическая теория в ретроспективе // Истоки: из опыта изучения экономики как структуры и процесса / Высшая школа экономики. — 2-е изд. — М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007. — С. 301–337
  4. Кузнец (1870) – Кузнец С. Перераспределение населения и экономический рост: Соединенные Штаты, 1870–1950. М., 1964
  5. Корчагин (2011) – Корчагин Ю.А. Эффективность национального человеческого капитала: методика измерения — Воронеж: ЦИРЭ, 2011
  6. Жукова (2015) – Жукова О.В. Человеческий капитал как объект социальных ипотечных инновационных продуктов // Молодой ученый. — 2015. — № 7 (87). — С. 412-416. — URL: https://moluch.ru/archive/87/16514/ (дата обращения: 27.06.2022)
  7. Шейн (2002) – Шейн Э. Организационная культура и лидерство / Пер. с англ. Под ред. В.А. Спивака. СПб: Питер, 2002. С.336.

18

Ковригина К.А.

Главный специалист ООО «Газпромнефть – Промышленные инновации», патентный поверенный РФ №2451. E-mail: Kovrigina.KA@gazprom-neft.ru

Родиков А.Ю.

Заместитель генерального директора по инжинирингу и коммерциализации ООО «Газпромнефть – Промышленные инновации»

E-mail: Rodikov.AY@gazprom-neft.ru

Патентные исследования при коммерциализации разработок

Читать в PDF

Аннотация

Предмет/Тема: в статье рассматривается проблематика отсутствия сегментирования различных видов патентных исследований по этапам жизненного цикла разработок в существующей нормативной документации и научных трудах. Бессистемность в методологии проведения патентных исследований и патентной аналитики приводит к отказу от использование таких полезных инструментов бизнесом.

Цель: разработка алгоритма проведения патентных исследований на этапе подготовки к освоению производства и коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности

Методология: анализ, синтез, эксперимент в применении разработанного алгоритма на одном из проектов в действующей компании

Результаты/выводы: автором предложен алгоритм проведения патентных исследований на этапе подготовки к освоению производства и коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности, включающий: проверку наличия ранее проведенных патентных исследований на предыдущих этапах, актуализацию патентной коллекции или ее сбор, если исследования не проводились на предыдущих этапах, анализ динамики публикаций и патентных семейств, выявление ключевых правообладателей, анализ тенденций совершенствования объекта исследования, анализ патентной коллекции в странах предполагаемого присутствия, разработка рекомендаций по усовершенствованию патентного портфеля интеллектуальной собственности. Вышеупомянутый алгоритм успешно протестирован на одном из проектов группы компаний «Газпром нефть». Предполагается вынесение предложений на Технический комитет по стандартизации 481 “Интеллектуальная собственность” о включении рекомендаций автора в проект ГОСТа 15.011-2022 «Система разработки и постановки продукции на производство. Патентные исследования. Содержание и порядок проведения.»

Ключевые слова: патентные исследования, патентная аналитика, жизненный цикл разработок, подготовка к освоению производства, коммерциализация результатов интеллектуальной деятельности.

Список источников:

  1. Шилин (2017) – Шилин П.С. Патентные исследования как основа для принятия стратегических решений в инновационной деятельности // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2017. Т. 10, № 3. С. 124-132.
  2. Зеленкина, Павликова, Батанов (2019) – Современная практика патентной аналитики, Зеленкина Н., Павликова Д., Батанов Ф., // Интеллектуальная собственность. Промышленная собственность. 2019. № 6. С. 15-24. М.: 2019
  3. Lee C., Kan. B. & Shin J. Novelty-focused patent mapping for technology opportunity analysis. Tech. Forec. and Soc. Chanc., 2015, 90, 355-65.
  4. Куприянова, Соколинская (2021) – Куприянова Л.М., Соколинская Н.Э. Интеллектуальная собственность: проблемы введения в оборот. Мир новой экономики. 2021. Т. 15. № 1. С. 6-13.
  5. Шведова (2021) – Шведова, В. В. Исследование технического уровня объектов науки и техники // М.: Патент, 2021. — 102 с.
  6. Широкова (2019) – Управление инновационными проектами в высокотехнологичной компании, Широкова В.Е. // Научный журнал: Экономика. Бизнес. Банки. 2019. № 12 (38). С. 85-102. М.: 2019
  7. Киселев (2022) – Патентные исследования, предваряющие инвестиции в новые разработки. инструментарий и эффекты от применения патентной аналитики, Киселев М.Н. // Научный журнал: Экономика. Бизнес. Банки. М.: 2022 – №3 (65)

27
ФИНАНСЫ И КРЕДИТ

Протас Н.Г.

Протас Нина Геннадьевна, кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой финансового рынка и финансовых институтов.

E-mail: n.protas@mail.ru

Михайлюк И.В.

Михайлюк Ирина Вячеславовна, старший преподаватель кафедры финансового рынка и финансовых институтов.

E-mail: imikhailyuk17@mail.ru

Корольков Е.А.

Корольков Евгений Александрович, старший преподаватель кафедры финансового рынка и финансовых институтов.

E-mail: evgenykorolkov@mail.ru

Устойчивое развитие кредитных организаций: региональный аспект

Читать в PDF

Аннотация

Предмет/тема. Статья посвящена обзору методик оценки кредитоспособности, применяемых в кредитных организациях на уровнях субъектов Российской Федерации, а также в международном практике с целью формирования авторской методики оценки кредитоспособности для устойчивого развития кредитных организаций.

Цели/задачи. Целью работы является анализ существующих методик оценки кредитоспособности заемщика малого и среднего предпринимательства, разработка и апробация авторской методики.

Методология: разработка методики оценки кредитоспособности субъектов малого и среднего предпринимательства на основе применения методов анализа, синтеза, обобщения, сравнения и наблюдения базирующийся на российском и международном опыте.

Результаты/выводы: На основе проведенного исследования можно сделать вывод о том, что разработанная методика может увеличить доступность кредитов для малого и среднего предпринимательства и снизить время на рассмотрения кредитной заявки, что приведет в целом к увеличению финансового результата банка и будет способствовать развитию отрасли.

Ключевые слова: малые и средние предприятия, методика оценки кредитоспособности, устойчивое развитие, региональный аспект.

Список источников

  1. Пестрякова, Смирнова, Замбржицкая (2018) – Пестрякова Е.А., Смирнова Д.М., Замбржицкая Е.С. Финансовый потенциал как элемент методики оценки кредитоспособности // Корпоративная экономика. 2018. № 4(16). С.61-68.
  2. Мелик-Асланова (2022) — Мелик-Асланова Н.О. Разработка методики оценки кредитоспособности предприятия // Финансовая жизнь. – 2021. – № 1. – С. 20-23.
  3. Высоцкая (2019) – Высоцкая Д.В. Методика оценки кредитоспособности юридических лиц, используемая ПАО «АК БАРС» Банк// Вестник магистратуры. 2019. № 6-1 (93). С. 46-47.
  4. Абрамян (2015) – Абрамян Г. А. Методология оценки кредитоспособности хозяйствующих субъектов, относимых к малому и среднему предпринимательству / Г. А. Абрамян. Текст: непосредственный // Вопросы экономики и управления. 2015. № 2 (2). С. 50-56.
  5. Аюпов (2018) – Аюпов А.А. Оценка кредитоспособности заемщика на основе альтернативных методик / А.А. Аюпов, Д.Л. Вавилов, А.А. Шерстобитова // Инновационное развитие экономики. 2018. № 1 (43). С. 201-211.
  6. Пестрякова, Смирнова, Замбржицкая (2018) – Пестрякова Е.А., Смирнова Д.М., Замбржицкая Е.С. Финансовый потенциал как элемент методики оценки кредитоспособности // Корпоративная экономика. 2018. № 4(16). С.61-68.
  7. Котова (2015) – Котова О.В. Применение показателя EBITDA в оценке кредитоспособности заемщиков коммерческого банка // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2015. №5-1.
  8. Крылов (2016) – Крылов С.И. Финансовый анализ // Учебное пособие. Екатеринбург. Издательство Уральского университета 2016
  9. Быков, Колесов, Якшилов (2021) – Быков В.А., Колесов Р.В., Якшилов И.Н. Анализ финансовой отчетности // Учебное пособие. Ярославль, 2021.

37
ЭКОНОМИКА И ЭКОЛОГИЯ

Тарханова Е.А.

Тарханова Елена Александровна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономики и финансов ФГАОУ ВО «Тюменский государственный университет», Тюмень. E-mail: e.a.tarkhanova@utmn.ru

Фрицлер А.В.

Фрицлер Анжелика Викторовна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономики и финансов ФГАОУ ВО «Тюменский государственный университет», Тюмень. E-mail: a.v.fricler@utmn.ru

Тарханова А.В.

Тарханова Александра Владимировна, бакалавр 1 курса Института государства и права ФГАОУ ВО «Тюменский государственный университет», Тюмень. (E-mail: a.v.tarkhanova@mail.ru

«Зелёное» финансирование в контексте перехода к «Зеленой» экономике

Читать в PDF

Аннотация

Предмет/тема. Растущая в последние годы «зеленая» ориентация рынков капитала, внедрение и совершенствование торговли квотами на выбросы углерода открыли путь к крупномасштабному и глобальному финансированию перехода экономики на «зеленые» рельсы.  Сегодня все большее количество финансовых институтов осознают возможность снижения рисков, связанных с изменением климата в результате загрязнения окружающей среды, путем увеличения объемов «зеленого» финансирования и инвестирования.

Цели/задачи. Целью работы является исследование сущности, основных направлений и инструментов «зеленого» финансирования.

Методология. В основу методологии проведенного исследования легли методы анализа, синтеза, сравнения, группировки, оценки, логического мышления и др.

Вывод. «Зеленое» финансирование как компонент устойчивого развития и «зеленой» экономики имеет ключевое значение, поскольку стимулирует и поддерживает поток финансовых инструментов и связанных с ними услуг для разработки и реализации устойчивых бизнес-моделей, инвестиций, торговых, экономических, экологических и социальных проектов и политики. Сегодня большинство стран активно и успешно реализуют политику в области «зеленой» экономики с использованием различных «зеленых» финансовых инструментов.

Ключевые слова: «зеленая» экономика, «зеленое» финансирование, альтернативная энергетика, «зеленый» кредит, «зеленые» облигации, «зеленое» страхование, «зеленые» закупки.

Список источников

  1. Андреева, Вовченко (2017) — Андреева Л.Ю., Вовченко Н.Г. Институты и инструменты «зеленого финансирования»: риски и возможности устойчивого развития российской экономики // Лесотехнический журнал. 2017. № 2. С. 205–214.
  2. Баженов (2018) — Баженов И.Н. «Зеленое» финансирование: мировые тенденции и российская практика // Проблемы национальной стратегии. 2018. № 5 (50). С. 172–186.
  3. «Зеленая» экономика: перезагрузка/ Анисипов С.П., Бобылев С.Н., Комарова И.И. и др. – М.: Зимородок, 2017. — 448 с.
  4. Кононович (2021) — Кононович И.В. Проблемы и перспективы устойчивого развития зеленой интеграции в странах ЕАЭС // Экономика. Бизнес. Банки. 2021. № 11 (61). С. 33-43.
  5. Материалы Программы ООН по окружающей среде // Официальный сайт UN Environment Programme. https://www.unenvironment.org (дата обращения: 07.10.2022)
  6. Мирошниченко, Мостовая (2019) — Мирошниченко О. С., Мостовая Н. А. «Зеленый» кредит как инструмент «зеленого» финансирования // Финансы: теория и практика. 2019. Т. 23, № 2. С. 31–43.
  7. Adhami, Giudici (2017) — Adhami S., Giudici G. Crowdfunding for green projects in Europe: success factors and effects on the local environmental performance and wellbeing. 2017. http://www.crowdfundres.eu/wp-content/uploads/2017/11/Crowdfunding-for-green-projects-in-Europe-2017.pdf (дата обращения: 07.10.2022).
  8. Green Bond Impact Report – 2019 // The World Bank. http://pubdocs.worldbank.org /en/790081576615720375/IBRD-Green-Bond-Impact-Report-FY-2019.pdf (дата обращения: 07.10.2022)
  9. Green economy in Russia: The investments’ review, indicators of growth and development prospects / E. A. Tarkhanova, A. V. Fricler, E. L. Chizhevskaya [et al.] // Entrepreneurship and Sustainability Issues. 2020. Vol. 8. No 2. P. 649-661.
  10. Kharmakshanova E.V. (2020) — Green energy marketing. // Экономика. Бизнес. Банки. 2020. № 7 (45). С. 130-138.
  11. Tarkhanova (2020) — Tarkhanova E. A. Green financing: Global understandings and Russian practices review / E. A. Tarkhanova, A. V. Fricler // Journal of New Economy. 2020. Vol. 21. No 4. P. 45-62.

56
ЭКОНОМИКА И ПРАВО

Киселев М.Н.

Киселев Михаил Николаевич, Руководитель направления защиты интеллектуальной собственности ООО «Газпромнефть – Промышленные инновации», член рабочих групп по мероприятиям дорожной карты Трансформация делового климата, Интеллектуальная собственность. Kiselev.MN@gazprom-neft.ru

https://www.gazprom-neft.ru/

Интеграция интеллектуальной собственности в методику TRL

Читать в PDF

Аннотация

Предмет/Тема: внедрение индикаторов, характеризующих качество патентно-правового сопровождения и стратегического управления интеллектуальной собственностью в инструменты оценка уровня технологической готовности в целях повышения эффективности 5инновационного менеджмента

Цель: анализ необходимости и глубины интеграции элементов менеджмента интеллектуальной собственности в методики оценки уровней технологической готовности

Методология: анализ существующей нормативно-правовой базы и документов по стандартизации, изучение внедренных практик, синтез до уровня конечной цели – формирования эффективного инновационного менеджмента, построение аналогий с внедрением патентно-правовых вопросов в различные элементы и инструменты менеджмента

Результаты: автор заключает, что целесообразна актуализация ГОСТ 58048-2017 с последующей гармонизацией с прочими документами по стандартизации с учетом на отдельных уровнях по шкалам TRL/CRL/MRL элементов следующих подсистем системы управления правами на РИД: выявление и охрана РИД; стратегии патентования, в том числе в обязательном порядке – охрана за рубежом; патентная аналитика; регулирование правоотношений между правообладателем и работниками правообладателя, а также между правообладателем и иными участниками технологической кооперации. Также подтверждается представленное ранее в научно среде видение о закономерности наличия сводного инструмента в рамках TRL/CRL/MRL, характеризующего технологии с точки зрения менеджмента, права и экономики интеллектуальной собственности.

Выводы: внедрение отдельных индикаторов по интеллектуальной собственности является необходимым, профессиональная среда и научное сообщество обеспечено достаточным опытом интеграции вопросов интеллектуальной собственности в те или иные нормативно-правовые акты или документы по стандартизации

Ключевые слова: уровни технологической готовности, инновационный процесс, управление инновациями, инвестиции в исследования и разработки, оценка рисков, право интеллектуальной собственности, система управления правами на РИД.

Список источников:

  1. Дзензелюк, Новосад (2022) – Дзензелюк Н.С., Новосад В.М. Оценка уровней готовности как инструмент управления технологическими проектами: задачи, проблемы и особенности применения для проектов НОЦ // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». 2022. Т. 16, № 3. С. 153–164.
  2. Сухарев, Власенко (2020) — Сухарев А. А., Власенко А. О. Применение показателей уровня готовности технологий при планировании комплексных научно-технологических проектов в авиастроении // Экономика науки. 2020. Т. 6.№ 1–2. С. 52–61.
  3. Иванов (2021) – Иванов Ф.С. Актуальные вопросы, связанные с исследованием патентной чистоты объектов техники, «Интеллектуальная собственность. Промышленная собственность». 2021, N 12
  4. Куприянова, Воронина, Киселев (2020) – Куприянова Л.М., Воронина С.А., Киселев М.Н. Возмещение затрат по разработкам радиоэлектронной аппаратуры в соответствии с постановлением правительства РФ от 17 февраля 2016 г.№ 109. Научный журнал: Экономика. Бизнес. Банки. М.: 2020
  5. Киселев (2022) – Киселев М.Н. Патентные исследования, предваряющие инвестиции в новые разработки. инструментарий и эффекты от применения патентной аналитики. Научный журнал: Экономика. Бизнес. Банки. М.: 2022 – №3 (65)
  6. Technology Readiness Level Уровень технологической готовности продукта. (Электронный ресурс) Доступно на сайте: ttps://wiki.miem.hse.ru/edu/ courses/producation/project_kpi/TRL (Дата обращения 20.11.2022)
  7. Антипин, Антипина (2022) – Антипин В.В., Антипина В.В. Организационный аспект учета интеллектуальной собственности при создании современных технологий. Научно-практический журнал: Интеллектуальная собственность. Промышленная собственность. 2022. №10, С. 4 — 16

67
ТРИБУНА МОЛОДОГО УЧЕНОГО

Шкиперов А.А.

Шкиперов Антон Александрович, помощник президента Ассоциации судовладельцев рыбопромыслового флота, Москва

E-mail: a.shkiperov@yandex.ru

Актуальные проблемы рыбохозяйственной деятельности на территории евразийского экономического пространства

Читать в PDF

Аннотация

Предмет/тема: текущее состояние, общая характеристика, тенденции и основные проблемные вопросы рыбохозяйственной деятельности в государствах-членах ЕАЭС по различным направлениям сотрудничества, в том числе в области цифровизации, продвижения органической рыбной продукции, формирования института ответственного рыболовства, повышения эффективности и обеспечения устойчивого роста рыбной отрасли в долгосрочном периоде.

Цели/задачи: оценка текущего состояния рыбохозяйственной деятельности в ЕАЭС, определение проблем ее устойчивого развития и разработка путей их решения.

Методология: анализ, синтез, обобщение, сравнение и аналогия, индукция и дедукция, дивергентное и конвергентное мышление.

Результаты/выводы: автором приводятся возможные способы решения проблемных вопросов, связанных с осуществлением рыбохозяйственной деятельности в ЕАЭС, пути преодоления современных вызовов, стоящих перед рыбной отраслью в государствах-членах ЕАЭС

Ключевые слова: рыбохозяйственная деятельность, рыбная отрасль, рыболовство, рыбоводство, аквакультура, Евразийский экономический союз.

Список источников:

  1. Рекомендация Коллегии ЕЭК от 21.04.2020 № 8 «О развитии сотрудничества государств – членов Евразийского экономического союза»
  2. Рекомендация Коллегии Евразийской экономической комиссии от 23.05.2022 N 21 «Об общих принципах и подходах к обеспечению устойчивого развития аквакультуры и рыболовства в государствах – членах Евразийского экономического союза»
  3. Стратегическое направление в области цифровой трансформации отраслей агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года (утв. Распоряжением Правительства Российской Федерации от 29.12.2021 г. № 3971-р)
  4. Евразийская экономическая комиссия. Обзор рынка аквакультуры и рыболовства государств-членов ЕАЭС. М.: 2021.
  5. Департамент многостороннего экономического сотрудничества Минэкономразвития России. Концепция «синей экономики». Обзор международных практик устойчивого управления. М.: 2021.
  6. Жилина (2022) – Жилина И.Ю. Как сохранить планету – концепции синей экономики // Экономические и социальные проблемы России. – 2022. – № 2.
  7. Рыкова, Шкодинский, Юрьева (2019) – Рыкова И.Н., Шкодинский С.В., Юрьева А.А. Снижение рисков федерального бюджета при реализации федеральных проектов в сельском хозяйстве. Экономика. Бизнес. Банки. 2019. № 6 (32).
  8. Неврединов (2030) – Неврединов А. «Евразийская аквакультура. Перспективы и возможности развития на глобальном рынке до 2030 г.//V Международная конференция Рыба 2020: технологии аквакультуры и рыбопереработки. М.: 2020.
  9. United Nations, Population Division, World Population Prospects, 2019 Revision, (Medium Variant)

81

Сизова А.О.

Сизова Анастасия Олеговна, старший финансовый аналитик КБ «Ренессанс Кредит» (ООО), аспирант Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета, направление «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Москва, Россия.

E-mail: nastya1997@me.com

Обзор алгоритмов и методов интеллектуальной системы поддержки принятия решений на финансовых рынках

Читать в PDF

Аннотация

Предмет/тема. Финансовые рынки очень важны для экономической и социальной организации современного общества. Финансовая деятельность играет важную роль в мировой экономике, поскольку она является основой экономического развития. Успех инвестора зависит от качества информации, которую он использует для принятия решений, и от того, насколько быстро он способен принимать эти решения. Из-за своей практической важности анализ движения финансового рынка широко изучается в области финансов, инженерии и математики в последние десятилетия. Недавно были предложены новые статистические и программные вычислительные механизмы для обеспечения поддержки решений инвесторов как на валютном, так и на фондовом рынке.

Цели/задачи. Цель настоящей работы заключается в исследовании финансовых рынков, в рассмотрении и в анализе методов и алгоритмов интеллектуальной системы поддержки принятия решений на финансовых рынках.

Методология. Основные методы исследования, которые использовались в данном исследовании: анализ, синтез, наблюдение и сравнительные методы.

Вывод. Финансовые учреждения и инвесторы должны принимать инвестиционные решения в зависимости от их ожиданий и торгового горизонта (например, внутридневная, ежедневная, еженедельная и ежемесячная торговля). Внутренняя волатильность на фондовом рынке во всем мире делает задачу прогнозирования сложной. Следовательно, прогнозирование и моделирование обозначают ряд проблем, возникающих при прогнозировании тенденций на фондовом рынке. Минимизация ошибки прогнозирования уменьшает инвестиционный риск. Хорошо известно, что ряды цен на фондовом рынке, динамичны, непараметричны, хаотичны и шумны по своей природе, что делает инвестиции рискованными по своей сути.

Ключевые слова: интеллектуальные системы поддержки принятия решений, инвесторы на финансовом рынке, временной ряд, нейронные сети.

Список источников:

  1. Assis, Pereira, Carrano, Ramos, Dias (2018) – C.A. Assis, A.C. Pereira, E.G. Carrano, R. Ramos, W. Dias. Restricted boltzmann machines for the prediction  of trends in financial time series 2018 International Joint Conference on  Neural Networks (IJCNN), IEEE (2018), pp. 1-8.
  2. Basak, Kar, Saha, Khaidem, Dey (2019)  – Basak S., Kar S., Saha S., Khaidem L., Dey S. Predicting the direction of stock market prices using tree-based classifiers. The North American Journal of Economics and Finance. Volume 47 (2019). pp. 552-567.
  3. Baek, Kim (2018) – Y. Baek, H.Y. Kim Modaugnet: A new forecasting framework for stock market index value with an overfitting prevention lstm module and a prediction lstm module Expert Systems with Applications, 113 (2018), pp. 457-480.
  4. Bahdanau, Cho, & Bengio (2014) – Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. Neural machine translation by jointly learning to align and translate. arXiv preprint arXiv:1409.0473.
  5. Ballings, Poel, Hespeels, Gryp (2015) – M. Ballings, D.V. den Poel, N. Hespeels, R. Gryp Evaluating multiple classifiers for stock price direction prediction Expert Systems with Applications, 42 (2015), pp. 7046-7056.
  6. W. Bao, J. Yue, Y. Rao A deep learning framework for financial time series using stacked autoencoders and long-short term memory PLOS ONE, 12 (2017), pp. 1-24.
  7. Booth A., Gerding E., McGroarty F. Automated trading with performance weighted random forests and  seasonality. Expert System with Applications.  Volume 41 (2014). Pp. 3651-3661.
  8. K. Bollacker, C. Evans, P. Paritosh, T. Sturge, J. Taylor Freebase: a collaboratively created graph database for structuring human knowledge Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD international conference on  Management of data (2008), pp. 1247-1250.
  9. Breiman L. Random forests Machine Learning, 45 (2001), pp. 5-32.
  10. Carreira-Perpinan M., G.E. Hinton. On contrastive divergence learning. Proceedings of the 10th international conference on artificial intelligence and statistics (AISTATS 2005) (2005), pp. 59-66.
  11. Cavalcante R.C., R.C. Brasileiro, V. Souza, J.Nobrega, A.Oliveira Computational Inelligence and Financil Markets: A Survey and Future Directions. Expert Systems with Applications, Volume 55 (2016), pp. 194-211.
  12. R. Cervelló-Royo, F. Guijarro,  K. Michniu Stock market trading rule based on pattern recognition and technical analysis: Forecasting the djia index with intraday data Expert Systems with Applications, 42 (2015), pp. 5963-5975.
  13. H. Chen, K. Xiao, J. Sun, S. Wu A  double-layer neural network framework for high-frequency forecasting ACM Transactions on Management Information Systems (TMIS), 7 (2017), p. 11.
  14. L. Chen, Y. Chi, Y. Guan, J. Fan A hybrid attention-based emd-lstm model for financial time series prediction 2019 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD), IEEE (2019), pp. 113-118.
  15. Shanoli Samui Pal, Samarjit Kar Time series forecasting for stock market prediction through data discretization by fuzzistics and rule generation by rough set theory, Mathematics and Computers in Simulation, Volume 162, 2019, Pages 18-30, ISSN 0378-4754, https://doi.org/10.1016/j.matcom. 2019.01.001.

96